NGO优化LSTM神经网络在数据回归预测中的应用

NGO-LSTM回归预测模型是一个多输入单输出的模型，其设计目的是提高预测准确性，减少过拟合，并在数据分析领域提供高精度的预测结果。在该模型的性能评价中，通常会使用多个指标，其中包括R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。 在介绍NGO优化的LSTM模型之前，先简单了解一下相关概念： 1. 长短期记忆神经网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够在序列数据上进行学习，通过引入“门”结构来解决传统RNN在处理长序列时遇到的梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件，其性能往往优于传统的RNN。 2. 北方苍鹰算法（NGO）：这是一种模拟北方苍鹰捕食行为的智能优化算法，它通过群体智能对LSTM网络的参数进行调整，以此来优化网络结构，提高预测精度。NGO通过搜索最优解，改善网络性能，相比其他优化算法，NGO在某些问题上表现出更好的收敛速度和精度。 3. 回归预测：回归分析是一种统计学方法，用于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。回归预测模型旨在预测数值型结果变量，即因变量，基于一个或多个自变量。在NGO-LSTM模型中，此模型用于预测随时间变化的数据序列。 4. 多输入单输出模型（MISO）：MISO系统是一个动态系统，它具有多个输入和单个输出。在NGO-LSTM回归预测模型中，多个输入变量可以是不同类型的特征或指标，而输出则是模型预测的目标值。 描述中提到的评价指标是衡量回归模型性能的关键参数： - R2（决定系数）：表示模型解释的变异占总变异的比例，取值范围为0到1。R2值越高，说明模型解释的数据变异越多，预测能力越强。 - MAE（平均绝对误差）：计算所有预测误差的绝对值的平均数，反映了模型预测值与实际值之间的平均偏差。 - MSE（均方误差）：计算所有预测误差的平方的平均数，MSE的值越小，模型的预测误差越小，性能越好。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，它考虑了误差的大小，能够直观地反映预测值与实际值的偏差程度。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：计算所有预测误差的绝对值与实际值的百分比的平均数，它能够提供一种相对误差度量，便于不同大小数据集的比较。 在给出的文件名称列表中，可以识别出几个核心文件，它们各自承担不同的角色： - NGO.m：该文件包含了北方苍鹰算法的核心代码，是进行模型优化的主要算法实现。 - LSTM_MIN.m：这可能是用于训练和验证LSTM模型的主函数或辅助函数，其中MIN可能表示这是一个最小化或简化版本的实现。 - main.m：通常这是整个项目的入口文件，用于启动所有相关的函数和程序，进行模型训练、验证和测试。 - initialization.m：该文件名表明它负责模型的初始化设置，可能包括权重、偏置等的初始化。 - eva1.m和eva2.m：这些文件很可能用于执行模型评估，eva1和eva2可能表示不同的评估方案或评估阶段。 - R2.m：此文件实现了R2评价指标的计算。 - file2.mat和data.xlsx：这些文件是存储实验数据的文件，其中.mat可能是MATLAB文件格式，包含模型训练和测试所需的数据；data.xlsx可能是Excel格式的数据文件，同样用于模型数据输入。